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Timestamp:

Nov 4, 2010, 10:56:57 AM (14 years ago)

Author:

Víctor de Buen Remiro

Comment:

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OfficialTolArchiveNetworkBysSampler

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 [[LatexEquation( \alpha = \min \left\{ 1, \frac{ \pi\left( y \right)  }{ \pi\left( x \right)}  \right\} $$)]]
 
+Es decir, si el candidato es más probable que el punto anterior siempre es aceptado.
+
 En este caso se tiene una fórmula que da el óptimo ratio de aceptación propuesta en el artículo [http://projecteuclid.org/DPubS/Repository/1.0/Disseminate?view=body&id=pdf_1&handle=euclid.ss/1015346320 Optimal scaling for various Metropolis-Hastings algorithms (''Gareth O. Roberts and Jeffrey S. Rosenthal'')]
 
-[[LatexEquation( \alpha^{MH}_n = 0.234 + 0.266*e^{1-n} $$)]]
+[[LatexEquation( \alpha^{MH}_n = 0.234 + 0.266 e^{1-n} $$)]]
 
 
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 ==== {{{Class @MulTryMet.RandWalk}}} ====
-La clase {{{@MulTryMet.RandWalk : @MulTryMet, @RandWalk}}} implementa la modalidad más simple de [http://en.wikipedia.org/wiki/Multiple-try_Metropolis Multiple Try Metropolis]: el método Random Walk Multiple Try Metropolis (RWMTM). Por tratarse de una función de transición simétrica se puede tomar simplemente [[LatexEquation( \lambda \left( x,y \right) = 1/Q\left( x,y \right) $$)]] resultando que la función de pesos es la propia densidad objetivo:
+La clase {{{@MulTryMet.RandWalk : @MulTryMet, @RandWalk}}} implementa la modalidad más simple de [http://en.wikipedia.org/wiki/Multiple-try_Metropolis Multiple Try Metropolis]: el método Random Walk Multiple Try Metropolis (RWMTM). Por tratarse de una función de transición simétrica se puede tomar simplemente 
 
-[[LatexEquation( w\left( x,y \right) = \pi\left( y \right) $$)]]
+[[LatexEquation( \lambda \left( x,y \right) = \frac{1}{Q\left( x,y \right)} $$)]] 
+
+resultando que la función de pesos es la propia densidad objetivo:
+
+[[LatexEquation( w\left( x,y \right) = \pi\left( x \right) $$)]]
 
 Hasta el momento no se ha podido encontrar una fórmula del ratio de aceptación óptimo análoga a la de Roberts-Rosenthal para el método Metrópolis-Hastings, o al menos el que escribe no tiene noticias de su existencia, por lo que se ha recurrido a una fórmula que heurísticamente da buenos resultados